ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • katedry
  • katedra aplikované matematiky
  • Bakalářské práce - 18105
  • View Item
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta informačních technologií
  • katedry
  • katedra aplikované matematiky
  • Bakalářské práce - 18105
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Doporučování hudby

Music Recommender System

Type of document
bakalářská práce
bachelor thesis
Author
Šofr Ondřej
Supervisor
Kordík Pavel
Opponent
Kalvoda Tomáš
Field of study
Znalostní inženýrství
Study program
Informatika
Institutions assigning rank
katedra aplikované matematiky
Defended
2019-02-14
Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato práce se zabývá problematikou personalizovaného doporučování hudebních skladeb posluchačům. Jsou zde představeny přístupy využívané v současnosti, zejména metody kolaborativního filtrování. Důraz je kladen na zpracování časových informací o jednotlivých akcích uživatelů a jejich využití pro zkvalitnění doporučovacích systémů. Nejdůležitější částí je rozbor modelů predikujících aktivitu uživatelů. Je zde porovnána přesnost a výkonnost jednotlivých řešení i s ohledem na jejich využitelnost v praxi. Práce obsahuje výsledky experimentálního vyhodnocení představených metod nad daty reálných uživatelů.
 
This thesis deals with the field of personalized recommendation of music. Modern approaches are described and analyzed, especially the methods of collaborative filtering. The main focus is the processing of temporal dimension data of user actions and its usage to improve recommendation systems. The most important part is the analysis of models predicting the activity of users. Prediction accuracy and efficiency of solutions are compared with emphasis on the usability in practice. This thesis contains experimental results of presented methods tested on real-world data.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/79444
View/Open
PLNY_TEXT (1.482Mb)
POSUDEK (140.2Kb)
POSUDEK (135.0Kb)
Collections
  • Bakalářské práce - 18105 [87]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV